并行计算入门 (UIUC ECE408) Part 1:引子 Part 1.1: Version 1矩阵乘法 在如今的计算机世界,矩阵的相乘运算无处不在,特别是深度学习兴起后,神经网络的基本组成单位就是矩阵乘法。我们先来看看一个简单的方阵相乘的CPU代码: 矩阵相乘(CPU) 可以看到,CPU的实现版本符合我们计算的直觉,即如果计算矩阵M和矩阵N的...
UIUC ECE 408(Cuda) 编译环境 最近在学cuda,同学安利了ECE408,听了一部分课想做lab的时候发现autograder需要依赖一个叫"rai_build.yml"的文件,详细搜了一下是学校的平台,似乎需要授权才能运行。 但是呢,编译的指令在文件里还是给得大差不差了,从中也能窥见autograder需要用的solution的链接,于是po出来本地提交方...
实现Scan操作有两种主要的并行方法：Kogge-Stone Parallel Scan Algorithm和Brent-Kung算法。Kogge-Stone Parallel Scan Algorithm基于保留每个线程的输出，并通过不平衡树形结构实现。然而，这种实现方式导致某些线程需要执行多次运算，而其他线程只执行一次，从而降低效率。尽管执行的二元运算操作数量复杂度为NlogN...
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ECE408@UIUC CUDA C++实现并行计算的Reduction Tree Addition 绫波只因 UIUC ECE 408(Cuda) 编译环境 最近在学cuda,同学安利了ECE408,听了一部分课想做lab的时候发现autograder需要依赖一个叫"rai_build.yml"的文件,详细搜了一下是学校的平台,似乎需要授权才能运行。 但是呢,编… 曾顺勃 优化| 转载北...
值得注意的是这个代码不是完美的,因为这个代码的本质是分块进行scan,然后循环地加上每个block的最大值以达到效果,其实可以先取出所有block中对应的最大值,然后对最大值的array进行scan操作,最后对应相加即可,这样的复杂度应该会稍微低一些。 比如如下的一个实现方式: 他就是把我的循环换成了另外一个scan核,我是比...
北桥:链接三个需要高速通信的器件,提供高速数据吞吐带宽。 链接哪三个器件?CPU, DRAM(内存), video(视频输出) 视频处理需要能够快速、高效地访问动态随机存取内存(DRAM)。这是因为视频处理通常涉及大量的数据传输和处理。 早期的NVIDIA显卡连接在AGP上,带宽为2GB/s ...
ELL和CSR其实都有缺陷在于如果有一行特别稠密特别长的话就会出现一个性能瓶颈与存储空间的问题,也就是线程块负载不均匀的问题。具体我们可以看下面这两张图片: 我们可以看到,因为cuda底层是以block和stream为单位执行的,每个block块都会因为有某个特别稠密的row计算导致整个块比较稀疏的线程等待比较稠密的线程。 同样的...
承接上一篇笔记,该笔记主要讲解常量内存(constant memory)、缓存(cache)以及它们在卷积中的应用和程序优化的一些方法,原课程链接:UIUC ECE408 2022(英文无字幕)。由于…阅读全文 赞同45 2 条评论 分享收藏 并行计算入门 UIUC ECE408 Lecture 5&6 这一篇笔记主要讲解了共享内存(shared memory...